從零搭建Pytorch模型教程（一）數據讀取
前言
本文介紹了classdataset的幾個要點，由哪些部分組成，每個部分需要完成哪些事情，如何進行數據增強，如何實現自己設計的數據增強。然後，介紹了分散式訓練的數據載入方式，數據讀取的整個流程，當面對超大數據集時，記憶體不足的改進思路。
本文延續了以往的寫作態度和風格，即便是自己知道的內容，也仍然在寫之前看了很多的文章來保證內容的正確性和全面性，因此寫得極累，耗費時間較長。若有讀者看完後覺得有所幫助，文末可以讚賞一點。
文末掃描二維碼關注公眾號CV技術指南 ，專註於電腦視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文解讀，招聘資訊發布。
(零) 概述
浮躁是人性的一個典型的弱點，很多人總擅長看別人分享的現成程式碼解讀的文章，看起來學會了好多東西，實際上仍然不具備自己從零搭建一個pipeline的能力。
在公眾號(CV技術指南)的交流群里（群內交流氛圍不錯，有需要的請關注公眾號加群），常有不少人問到一些問題，根據這些問題明顯能看出是對pipeline不了解，卻已經在搞項目或論文了，很難想像如果基本的pipeline都不懂，如何分析程式碼問題所在？如何分析結果不正常的可能原因？遇到問題如何改？
Pytorch在這幾年逐漸成為了學術上的主流框架，其具有簡單易懂的特點。網上有很多pytorch的教程，如果是一個已經懂的人去看這些教程，確實pipeline的要素都寫到了，感覺這教程挺不錯的。但實際上更多地像是寫給自己看的一個筆記,記錄了pipeline要寫哪些東西，卻沒有介紹要怎麼寫，為什麼這麼寫，剛入門的小白看的時候容易雲里霧裡。
鑒於此，本教程嘗試對於pytorch搭建一個完整pipeline寫一個比較明確且易懂的說明。
本教程將介紹以下內容：
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準備數據，自定義classdataset，分散式訓練的數據載入方式，載入超大數據集的改進思路。
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搭建模型與模型初始化。
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編寫訓練過程，包括載入預訓練模型、設置優化器、設置損失函數等。
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可視化並保存訓練過程。
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編寫推理函數。
（一）數據讀取
classdataset的定義
先來看一個完整的classdataset
classdataset的幾個要點：
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classdataset類繼承torch.utils.data.dataset。
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classdataset的作用是將任意格式的數據，通過讀取、預處理或數據增強後以tensor的形式輸出。其中任意格式的數據可能是以文件夾名作為類別的形式、或以txt文件存儲圖片地址的形式、或影片、或十幾幀影像作為一份樣本的形式。而輸出則指的是經過處理後的一個batch的tensor格式數據和對應標籤。
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classdataset主要有三個函數要完成：__init__函數、__getitem__ 函數和__len__函數。
__init__函數
init函數主要是完成兩個靜態變數的賦值。一個是用於存儲所有數據路徑的變數，變數的每個元素即為一份訓練樣本，（註：如果一份樣本是十幾幀影像，則變數每個元素存儲的是這十幾幀影像的路徑），可以命名為self.filenames。一個是用於存儲與數據路徑變數一一對應的標籤變數，可以命名為self.labels。
假如數據集的格式如下：
可通過per_classes = os.listdir(data_path) 獲得所有類別的文件夾，在此處per_classes的每個元素即為對應的數據標籤，通過for遍歷per_classes即可獲得每個類的標籤，將其轉換成int的tensor形式即可。在for下獲得每個類下每張圖片的路徑，通過self.join獲得每份樣本的路徑，通過append添加到self.filenames中。
__getitem__ 函數
getitem 函數主要是根據索引返回對應的數據。這個索引是在訓練前通過dataloader切片獲得的，這裡先不管。它的參數默認是index，即每次傳回在init函數中獲得的所有樣本中索引對應的數據和標籤。因此，可通過下面兩行程式碼找到對應的數據和標籤。
獲得數據後，進行數據預處理。數據預處理主要通過 torchvision.transforms 來完成，這裡面已經包含了常用的預處理、數據增強方式。其完整使用方式在官網有詳細介紹：//pytorch.org/vision/stable/transforms.html
上面這裡介紹了最常用的幾種，主要就是resize，隨機裁剪，翻轉，歸一化等。
最後通過transforms.Compose(transform_train_list)來執行。
除了這些已經有的數據增強方式外，在《
下面以隨機擦除作為例子。
class RandomErasing(object):
""" Randomly selects a rectangle region in an image and erases its pixels.
'Random Erasing Data Augmentation' by Zhong et al.
See //arxiv.org/pdf/1708.04896.pdf
Args:
probability: The probability that the Random Erasing operation will be performed.
sl: Minimum proportion of erased area against input image.
sh: Maximum proportion of erased area against input image.
r1: Minimum aspect ratio of erased area.
mean: Erasing value.
"""
def __init__(self, probability=0.5, sl=0.02, sh=0.4, r1=0.3, mean=[0.4914, 0.4822, 0.4465]):
self.probability = probability
self.mean = mean
self.sl = sl
self.sh = sh
self.r1 = r1
def __call__(self, img):
if random.uniform(0, 1) > self.probability:
return img
for attempt in range(100):
area = img.size()[1] * img.size()[2]
target_area = random.uniform(self.sl, self.sh) * area
aspect_ratio = random.uniform(self.r1, 1 / self.r1)
h = int(round(math.sqrt(target_area * aspect_ratio)))
w = int(round(math.sqrt(target_area / aspect_ratio)))
if w < img.size()[2] and h < img.size()[1]:
x1 = random.randint(0, img.size()[1] - h)
y1 = random.randint(0, img.size()[2] - w)
if img.size()[0] == 3:
img[0, x1:x1 + h, y1:y1 + w] = self.mean[0]
img[1, x1:x1 + h, y1:y1 + w] = self.mean[1]
img[2, x1:x1 + h, y1:y1 + w] = self.mean[2]
else:
img[0, x1:x1 + h, y1:y1 + w] = self.mean[0]
return img
return img
如上所示，自己寫一個類RandomErasing，繼承object，在call函數里完成你的操作。在transform_train_list里添加上RandomErasing的定義即可。
transform_train_list = [
transforms.Resize((self.opt.h, self.opt.w), interpolation=3),
transforms.Pad(self.opt.pad, padding_mode='edge'),
transforms.RandomCrop((self.opt.h, self.opt.w)),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
RandomErasing(probability=self.opt.erasing_p, mean=[0.0, 0.0, 0.0])
#添加到這裡
]
__len__函數
len函數主要就是返回數據長度，即樣本的總數量。前面介紹了self.filenames的每個元素即為每份樣本的路徑，因此，self.filename的長度就是樣本的數量。通過return len(self.filenames)即可返回數據長度。
驗證classdataset
分散式訓練的數據載入方式
前面介紹的是單卡的數據載入，實際上分散式也是這樣，但為了高速高效讀取，每張卡上也會保存所有數據的資訊，即self.filenames和self.labels的資訊。只是在DistributedSampler 中會給每張卡分配互不交叉的索引，然後由torch.utils.data.DataLoader來載入。
dataset = My_Dataset(data_folder=data_folder) sampler = DistributedSampler(dataset) if is_distributed else None loader = DataLoader(dataset, shuffle=(sampler is None), sampler=sampler)
數據讀取的完整流程
結合上面這段程式碼，在這裡，我們介紹以下讀取數據的整個流程。
-
首先定義一個classdataset，在初始化函數里獲得所有數據的資訊。
-
classdataset中實現getitem函數，通過索引來獲取對應的數據，然後對數據進行預處理和數據增強。
-
在模型訓練前，初始化classdataset，通過Dataloader來載入數據，其載入方式是通過Dataloader中分配的索引，調用getitem函數來獲取。
關於索引的分配，在單卡上，可通過設置shuffle=True來隨機生成索引順序；在多機多卡的分散式訓練上，shuffle操作通過DistributedSampler來完成，因此shuffle與sampler只能有一個，另一個必須為None。
超大數據集的載入思路
問題所在
再回顧一下上面這個流程，前面提到所有數據資訊在classdataset初始化部分都會保存在變數中，因此當面對超大數據集時，會出現記憶體不足的情況。
思路
將切片獲取索引的步驟放到classdataset初始化的位置，此時每張卡都是保存不同的數據子集。通過這種方式，可以將記憶體用量減少到原來的world_size倍(world_size指卡的數量)。
參考程式碼
class RankDataset(Dataset):
'''
實際流程
獲取rank和world_size 資訊 -> 獲取dataset長度 -> 根據dataset長度產生隨機indices ->
給不同的rank 分配indices -> 根據這些indices產生metas
'''
def __init__(self, meta_file, world_size, rank, seed):
super(RankDataset, self).__init__()
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
self.world_size = world_size
self.rank = rank
self.metas = self.parse(meta_file)
def parse(self, meta_file):
dataset_size = self.get_dataset_size(meta_file) # 獲取metafile的行數
local_rank_index = self.get_local_index(dataset_size, self.rank, self.world_size) # 根據world size和rank，獲取當前epoch，當前rank需要訓練的index。
self.metas = self.read_file(meta_file, local_rank_index)
def __getitem__(self, idx):
return self.metas[idx]
def __len__(self):
return len(self.metas)
##train
for epoch_num in range(epoch_num):
dataset = RankDataset("/path/to/meta", world_size, rank, seed=epoch_num)
sampler = RandomSampler(datset)
dataloader = DataLoader(
dataset=dataset,
batch_size=32,
shuffle=False,
num_workers=4,
sampler=sampler)
這一節參考鏈接：//zhuanlan.zhihu.com/p/357809861
總結
本篇文章介紹了數據讀取的完整流程，如何自定義classdataset，如何進行數據增強，自己設計的數據增強如何寫，分散式訓練是如何載入數據的，超大數據集的數據載入改進思路。
相信讀完本文的讀者對數據讀取有了比較清晰的認識，下一篇將介紹搭建模型與模型初始化。
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